Fußball-Poisson-Rechner

xG-basierte Matchwahrscheinlichkeit & Fair-Odds-Engine

ERWARTETE TORE (XG) EINGEBEN
Erweiterte Optionen
Das Modell nutzt eine Fußball-Poisson-Variante: etwas höhere Unentschieden- und Favoritenwahrscheinlichkeiten.
PROGNOSE-ÜBERSICHT
Heim Sieg
35.62%
Faire Quote 2.81
Unentschieden
25.88%
Faire Quote 3.86
Gast Sieg
38.5%
Faire Quote 2.6
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 11.27% Faire Quote 8.87

Spielwahrscheinlichkeit & Quoten

FAIR-ODDS-VERGLEICH
Markt Marktquote Faire Quote ? Vom Modell berechneter fairer Preis auf Basis der Wahrscheinlichkeit. Edge ? Differenz zwischen Buchmacherquote und fairer Modellquote. Positiver Edge deutet auf potenziellen Value hin.
Heim Sieg 2.81 —
Unentschieden 3.86 —
Gast Sieg 2.6 —
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Vergleichen Sie faire Modellquoten mit Buchmacherpreisen, um +EV-Wetts zu finden.

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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 11.27% 8.87
2 1-2 8.51% 11.75
3 2-1 8.29% 12.07
4 0-1 7.67% 13.04
5 1-0 7.47% 13.39
6 2-2 6.26% 15.98
7 0-2 5.79% 17.27
8 2-0 5.49% 18.22
9 0-0 5.08% 19.69
10 1-3 4.28% 23.34
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
5.08%
19.69
7.67%
13.04
5.79%
17.27
2.91%
34.31
1.1%
90.88
0.33%
300.93
1
7.47%
13.39
11.27%
8.87
8.51%
11.75
4.28%
23.34
1.62%
61.83
0.49%
204.71
2
5.49%
18.22
8.29%
12.07
6.26%
15.98
3.15%
31.76
1.19%
84.12
0.36%
278.55
3
2.69%
37.19
4.06%
24.63
3.07%
32.62
1.54%
64.8
0.58%
171.67
0.18%
568.5
4
0.99%
101.19
1.49%
67.02
1.13%
88.76
0.57%
176.34
0.21%
467.07
0.06%
1547.99
5
0.29%
344.23
0.44%
227.95
0.33%
301.93
0.17%
599.88
0.06%
1589.83
0.02%
5263.16
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.86% · Fair: 115.9
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 77.01% 22.99%
1.5 43.21% 56.79%
2.5 18.37% 81.63%
3.5 6.19% 93.81%
4.5 1.72% 98.28%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 77.91% 22.09%
1.5 44.55% 55.45%
2.5 19.37% 80.63%
3.5 6.69% 93.31%
4.5 1.9% 98.09%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 5.08% 19.69
1 15.14% 6.61
2 22.55% 4.43
3 22.40% 4.46
4 16.69% 5.99
5+ 18.14% 5.51
Mehr (Über) 2.5 57.23% Weniger (Unter) 2.5 42.77%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 35.62%
Unentschieden 25.88%
Gast Sieg 38.50%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 57.23%
Weniger (Unter) 2.5 42.77%
Beide treffen (BTTS)
Ja 60.0%
Nein 40.0%
Asian-Handicap-Wahrscheinlichkeit ? Wahrscheinlichkeiten stammen aus dem Poisson-Spielstandmodell. Push gilt nur für ganzzahlige Asian-Handicap-Linien. Heim-Handicap
Linie Heim-Seite Push Gast-Seite
-2.0 6.61% 15.12 10.86% 9.21 82.53% 1.21
-1.5 17.47% 5.72 — 82.53% 1.21
-1.0 17.47% 5.72 19.45% 5.14 63.08% 1.59
-0.5 36.92% 2.71 — 63.08% 1.59
0 (PK) 36.92% 2.71 24.39% 4.1 38.69% 2.58
+0.5 61.31% 1.63 — 38.69% 2.58
+1.0 61.31% 1.63 19.98% 5.0 18.71% 5.35
+1.5 81.29% 1.23 — 18.71% 5.35
+2.0 81.29% 1.23 11.46% 8.73 7.25% 13.8

SO FUNKTIONIERT DAS MODELL

Poisson-Verteilung
xG-Eingabe
Anpassungen
Wahrscheinlichkeitsausgabe

Wahrscheinlichkeiten folgen der PMF der Poisson-Verteilung (siehe Wikipedia EN).

Grenzen des Poisson-Modells

Kraftvoll, aber nicht ohne Grenzen:

  • Unabhängige Torereignisse (oft nur Annäherung)
  • Karten und Matchverlaufs-Wechsel (z. B. Taktik) fehlen im Basismodell
  • Ungenauer bei extrem niedrigen/ hohen xG-Werten
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So nutzen Sie den Poisson-Rechner

  1. Geben Sie die Heim-xG ein
  2. Geben Sie die Auswärts-xG ein
  3. Klicken Sie auf „Berechnen" (oder warten Sie auf Auto-Update)
  4. Correct-Score-Wahrscheinlichkeiten/faire Quoten und Marktwahrscheinlichkeiten prüfen

Ideal für Datennutzer, Wett- und Performance-Analytiker im Fußball.

Warum Poisson zu xG passt

xG widerspiegelt Chancenqualität statt nur Endstände früherer Spiele.

Dazu zählt:

  • Weniger Rauschen durch Torschützen-Varianz
  • Prognosen passen besser zu den zugrunde liegenden xG
  • Aus Wahrscheinlichkeiten fair modellierte Quoten
  • Value-Spotting: Modell- vs Buchmacherquote

Daher sehen Poisson-Modelle Sie auch in vielen KI-Fußballprognosen.

Häufige Fragen (FAQ)

Per xG werden Tor-/Scoringszenarien modelliert, damit Sie Wahrscheinlichkeiten fürs Match und Märkte einschätzen können.

Für Tore ist es ein Standard — mit xG & Kontext (Form, Härte des Gegners) besser justierbar.

Ja — Sie können faire Wkts. ableiten und mit Buchmacher-Quoten vergleichen (Value-Idee).

Nehmen Sie prä-Match xG, die Stärke, Form und gegn. Niveau einpreist.

Ja. Aus Ihren xG-Inputs entsteht eine vollständige Torschance-/Scoreline-Matrix; jeder Score hat eine Wahrscheinlichkeit, analog zu Correct-Score-Märkten. Dasselbe Modell liefert auch 1X2 & BTTS.

BTTS: Wahrscheinlichkeit, dass beide 1 Tor erzielen. Ja/Nein stammt aus derselben xG-Poisson-Struktur wie der Score-Grid, damit alles logisch passend ist.